引用计数是Python内存管理的基础机制，通过跟踪对象被引用的次数实现自动内存回收。当对象引用计数为0时，内存被释放。每个对象的引用计数在被赋值、放入容器或作为参数传递时加1，变量重赋值、删除或函数结束时减1。可使用sys.getrefcount()查看引用计数，但结果通常比预期大1，因传参产生临时引用。该机制无法处理循环引用问题，需依赖垃圾回收器（gc模块）解决。理解引用计数有助于优化代码，防止内存泄漏。
Python 的引用计数器机制是一种内存管理方式，用来跟踪每个对象被引用的次数。当一个对象的引用计数变为 0 时，说明这个对象不再被使用，Python 会自动释放这块内存，回收资源。
每个 Python 对象都有一个引用计数，记录有多少变量或容器指向它。每当有一个新的引用指向该对象，计数加 1；当引用被删除或重新赋值，计数减 1。
例如：
a = [1, 2, 3] # 列表对象引用计数为 1引用计数增加的情况：
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引用计数减少的情况：
可以使用 sys.getrefcount() 查看一个对象当前的引用计数：
import sys注意：这个值通常比预期大 1，因为 getrefcount 函数调用时也会产生临时引用。
引用计数机制虽然高效，但无法解决循环引用问题。比如两个对象互相引用，即使外部不再使用它们，引用计数也不为 0。为此，Python 还引入了垃圾回收器（gc 模块）来处理这类情况。
基本上就这些。引用计数是 Python 内存管理的基础，理解它有助于写出更高效的代码，避免内存泄漏。
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